이런 그래프를 보면 어떤 생각이 드시나요?
지금 주식을 사는게 비싸게 사는 것인가?
변동폭을 보면 앞으로 오를 것 같은데… 그러면 살까?
아니야 옛날이랑 비교하면 떨어졌잖아? 그렇다면 올라도 많이 못 오르고 떨어질 거야.
시간의 순서대로 데이터가 쌓이는 것 이것을 우리는 시계열 데이터라고 부릅니다. 가장 대표적인 예로는 위에서 보여드린 주식 그래프가 대표적이지요. 주식도 전문가들이 보면 살때와 팔때를 유추할 수 있을텐데 …
그래서 영화 같은 것을 보면 작전세력?을 넣어 앞으로의 주가를 바꾸기도 하던데 저는 주식에는 워낙 재능이 없어서요 ^^a
주식에는 재능이 없는 UX디자이너이지만, 데이터를 보고 UX라는 무기로 브랜드의 미래(충성고객으로의 전환, 구매수 증가 등)는 어느정도 바꿀 수 있답니다.
미래를 바꾸는 UX 개선하기 5단계
1. 한눈에 시간의 변화에 따른 데이터를 바라볼 수 있는 시계열 그래프를 만들자!
위와 같은 시계열 그래프가 있다고 해 봅시다. 이 그래프는 특정 사이트에서 일어나는 거래수를 날짜별로 표기한 거예요. 어때 보이시나요? 거래가 들쑥 날쑥한 구간이 있고, 일반적으로 유지되는 거래수 구간이 있습니다. 아마 들쑥 날쑥한 구간은 주로 캠페인(광고)을 하는 시기인 것으로 유추 할 수 있거나, 구매 주기가 1달 정도가 되는 소모재라고 생각 할 수도 있겠죠?
2. 추세선으로 거래가 증가 추세인지, 감소 추세인지 확인하자.
추세선은 그냥 임의로 끝부터 끝까지 그리는 것은 아니고요. excel이나 datastudio 등 툴에서 자동으로 계산해 주니 시계열 그래프를 그린 이후에 추세선에 체크만 해 주시면 됩니다.
안타깝게도 이 그래프에서는 미세하지만 내려가는 추세를 가진 그래프라는 것을 확인 할 수 있었습니다. 변동폭이 있었음에도 불구하고요.
3. 구매 패턴에는 특별한게 없을까?
이 그래프에서는 3개의 봉우리를 가진 산 모양이 일정한 주기로 포착이 되었습니다. 아무래도 예상대로라면 다음 주기에 동일한 산이 만들어 져야 할 텐데요. 이러한 형태를 계절성이라고 부르고 있습니다.
*사실 이 부분도 광고에 의해 이런 3개 봉우리의 산이 만들어 지는 것이라면 주기라고 말씀드리는 것이 맞을 것 같고, 해당 제품이 소모제이고 소모시기마다 구매가 올라온다면 계절성이라고 부르는 것이 더 가까울 것 같아요.
[깊이 들어가 봐요] 시계열 그래프를 이루는 것들.
전문적인 설명을 위해 R에서 기본적으로 제공하는 데이터를 가져와 보았습니다. 이 그래프는 항공기 이용 승객수의 변화를 1950년 부터 1960년 까지 연도별로 보여주는 시계열 그래프 입니다.
흥미롭게도 이 그래프를 쪼개면 observed가 원본형태, trend가 앞서 말씀드린 추세, seasonal은 같은 형태의 빈도가 나타나죠. 그리고 계절성을 거르고 나온 그 오차값이 random으로 나오는데 이런 요인에는 이번 코로나사태 같은 자연재해 등이 있을 수 있습니다. 즉 시계열 그래프를 이루는 요인으로 추세+계절성+오차가 있다고 이해하시면 됩니다.
4. 미래를 예측해서 UX를 바꾸자
자 이제 그래프를 분석하는 것이 끝났다면 미래를 예측할 차례입니다.
우리의 미래의 그래프는 어떨까요? 만약 이 패턴이 계절성의 패턴이라면 글을 쓰는 1월 20일 시점이 첫번째 봉우리가 만들어지는 시점이겠죠? = 거래가 늘어난다.
- 액션 1 : 거래의 주요 퍼널에 A/B TEST
A/B TEST는 새롭게 설계한 사이트의 경험을 검증해 주는 좋은 전략이예요. 거래가 늘어나기 때문에 사용자들은 거래를 위한 페이지들에 머물텐데요. 이 때 더 나은 경험을 설계해 이전보다 거래폭이 늘어나는지 확인하는 방법입니다.
예시로는 구매가 완료되는 페이지에 ‘이런 상품은 어떠세요?’로 다른 상품을 추가로 추천한다거나, 상세페이지에 좋은 리뷰를 상단에 노출 하는 등의 페이지 UI개선 방법이 있을 것 같아요.
- 액션 2 : 구매한 사람에게 기간내에 사용 할 수 있는 쿠폰을 발급한다.
구매자가 늘어나기 때문에 바로 구매로 연결 할 수 있는 전략인데요. 만약 쿠폰을 받을 경우 같은 사이트의 다른 제품을 구매하기 위해 사용 할 수 있고, 만약 친구한테 쿠폰을 줄 수 있다고 홍보한다면 신규 사용자를 유치 할 수 있겠죠?
5. 다시 시계열 그래프 들여다보기
실행한 액션이 그래프에 영향을 미쳤는지 확인합니다.
우리는 단순히 시계열 그래프를 본 것이라고 생각하지만
1. 날짜와 거래수 데이터를 시계열 그래프로 시각화 하고,
2. 추세를 통해 미세한 감소 추세라는 것을 인지했습니다. 그렇다면 증가 추세로 꾸준히 바꿀 수 있는 전략을 고민해 봐야겠죠.
3. 패턴이 있나 파악해보니 구매 패턴이 주기적으로 급속도로 증가하는 구간이 한달 간격으로 있다는 것을 찾았습니다. 그러면 증가 추세로 바꾸기 위해
4. 다음 상승 구간에서 파도를 타듯 사용자들의 구매 흐름을 타서 액션을 만들어 보기로 했습니다. 이렇게 그래프와 맞춰가면서, (조금더 명확한 의사결정을 위해서는 다른 데이터도 함께 보는 것을 추천합니다.) 전략을 짠 것이라면 액션 후에 우리의 전략이 맞았는지 확인 해 보아야 합니다.
5. 결론적으로 5단계에 걸쳐 말씀드리고 싶은 것은… 미래를 바꿔보자라는 것입니다. (하핫)
시계열 그래프는 이렇듯 추세나 패턴으로 현상태 파악을 할 수 있는 것으로 보이지만 사실은 미래를 예측할 수 있는 도구가 되기도 합니다. 여기에 보완할 수 있는 데이터를 같이 본다면 미래가 예상대로 될 가능성도 높아지죠. 때문에 시계열 데이터를 만들었다는 것에 만족하는 것이 아닌 우리가 바꿀 수 있는 미래를 설계해 가면 어떨까요?
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